语言大模型 / LLM

MUNI: Multimodal Unified Latent Diffusion for Coherent Any-to-Any Generation

MUNI：面向连贯任意到任意生成的多模态统一潜在扩散

Kyeongmin Yeo, Yunhong Min, Minhyuk Sung

机构 * KAIST（韩国科学技术院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出MUNI框架，通过端到端多模态潜在扩散和路由训练目标，实现任意到任意生成，在条件生成上匹配或超越基线，并在无条件连贯性上取得最大优势。

Comments Project page: https://muni-proj.github.io/

VinQA: Visual Elements Interleaved Long-form Answer Generation for Real-World Multimodal Document QA

VinQA：面向真实世界多模态文档问答的交错视觉元素长文本答案生成

Young Rok Jang, Hyesoo Kong, Kyunghwan An, Jae Sub Huh, Gyeonghun Kim, Stanley Jungkyu Choi

机构 * LG AI Research（LG AI研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出VinQA数据集和两种编码方法（页面编码与模态编码），用于生成交错引用视觉元素的长文本答案；通过M-GroSE评估框架和微调Qwen2.5-VL模型，显著缩小与专有模型的性能差距。

Comments Accepted to CVPR 2026. Main paper: 5 figures, 4 tables; includes supplementary material

SAG: SQL-Retrieval Augmented Generation with Query-Time Dynamic Hyperedges

SAG: 查询时动态超边的SQL检索增强生成

Yuchao Wu, Junqin Li, XingCheng Liang, Yongjie Chen, Yinghao Liang, Linyuan Mo, Guanxian Li

机构 * Zleap AI 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出SAG架构，通过SQL查询动态构建局部超边索引，避免全局图维护，在多跳推理基准上达到最优召回率，支持亿级数据生产部署。

NVMOS: Non-Verbal Vocalization Quality Assessment in Speech

NVMOS：语音中非语言发声质量评估

Jialong Mai, Jinxin Ji, Xiaofen Xing, Wencui Liu, Xiangmin Xu

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 针对非语言发声（如笑声、叹息）的感知质量评估空白，构建NV-MOS数据集，提出首个专用模型NVMOS，通过局部聚焦模块达到专家级评估一致性。

Comments 6 pages. Code and model: https://github.com/yongaifadian1/NVMOS

Multi-Agent Framework for Audit Risk Assessment with Explicit Uncertainty and Evidence Conflict Modeling

具有显式不确定性和证据冲突建模的审计风险评估多智能体框架

Yuhan Wang, Manqing Wang, Yixuan Lu, Zhaoyue Peng, Shengda Lin

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； Trine University（特林大学） ； University of Sofia（索菲亚大学） ； University of Illinois at Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Westcliff University（韦斯特克莱夫大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 提出UMAR框架，通过三个专业智能体独立评估风险并校准不确定性，利用Dempster-Shafer理论融合分数并测量冲突，在SEC 10-K数据集上优于基线模型，提供可解释的风险信号。

Evaluative Judgement in Teaching AI-based Translation: A Class-room Case Study of AI-Mediated Translation and Post-Editing

基于AI的翻译教学中的评价判断：AI中介翻译与译后编辑的课堂案例研究

Gokhan Dogru

机构 * Universitat Pompeu Fabra Barcelona（巴塞罗那庞培法华大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(summary_cn)；分类 cs.CL

AI总结 通过分析23个学生项目，研究结构化比较通用LLM和在线MT系统如何激发AI中介翻译中的评价判断，发现学生不盲从自动指标，而是基于充分性、流畅性等理由选择译后编辑输出。

Comments Workshop on Teaching AI-based Translation and Technologies (TAITT 2026) - EAMT 2026

LearnOpt: Recovering the Latent Cognitive Structure of Standardized Examinations via Knowledge Graphs and Constrained Optimization

LearnOpt: 通过知识图谱和约束优化恢复标准化考试的潜在认知结构

Joy Bose, Om Thomas

机构 * Independent Researchers（独立研究者） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出LearnOpt框架，利用知识图谱和约束优化从历史试题中恢复潜在认知结构，生成个性化学习计划；在NEET和JEE Advanced考试数据上验证了潜在结构的稳定性和可检测的转变。

Comments 26 pages, 2 figures, 6 tables. Code, data, and calibration tooling: https://github.com/joyboseroy/learnopt. Datasets on HuggingFace: joyboseroy/neet-skill-tags-2016-2024, joyboseroy/jee-advanced-skill-tags-2016-2023

Benign in Isolation, Harmful in Composition: Security Risks in Agent Skill Ecosystems

孤立无害，组合有害：智能体技能生态系统中的安全风险

Yi Xie, Jiawei Du, Yu Cheng, Jiuan Zhou, Zhaoxia Yin

机构 * East China Normal University（东华大学） ； Centre for Frontier AI Research A*STAR（前沿人工智能研究中心A*STAR） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出技能组合风险（SCR）概念，通过SCR-Bench基准测试发现，多个技能在共享上下文中组合执行时，攻击成功率显著高于孤立评估，强调应基于激活路径评估技能安全性。

AmchiBias: Measuring Stereotypical Bias in Goan Identity Groups with a Minimal Pair Dataset in English and Konkani

AmchiBias：基于英语和孔卡尼语的最小对数据集测量果阿身份群体的刻板偏见

Michelle Barbosa, Sebastian Padó, Franziska Weeber

机构 * Institute for Natural Language Processing, University of Stuttgart（斯图加特大学自然语言处理研究所） 纠错

专题命中 评测与基准 ：language model(abstract)；pretraining(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出AmchiBias基准，通过313个最小对评估多语言编码器对果阿身份群体的刻板偏见，发现模型在孔卡尼语上表现接近随机，英语查询反映泛印度偏见而非本地文化知识。

Comments The 1st Workshop on Stereotypes Across Cultures in Language Technologies

TriAdReview: Triangular Adversarial Review Architecture for Multi-Model Technical Document Generation

TriAdReview: 用于多模型技术文档生成的三角对抗审查架构

Zhiqiang Zhou, Junliang Dai, Xu Ling

机构 * Hunan Chemical Industry Vocational and Technical College（湖南化工职业技术学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.LG

AI总结 提出TriAdReview三角对抗审查架构，使用两个独立审查模型和三角判断机制迭代改进生成器输出，在五个基准任务上相比单模型基线提升10.1%，但发现对抗审查在完整性任务上存在结构偏差。

Comments 12 pages, 7 figures, 5 tables

SkillAudit: Ground-Truth-Free Skill Evolution via Paired Trajectory Auditing

SkillAudit: 通过配对轨迹审计实现无真实反馈的技能进化

Haowen Gao, Haoran Chen, Can Wang, Shasha Guo, Liang Pang, Zhaoyang Liu, Huawei Shen, Xueqi Cheng

机构 * State Key Laboratory of AI Safety, Institute of Computing Technology, CAS（中国科学院计算技术研究所人工智能安全国家重点实验室） ； University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学） ； Tongyi Lab, Alibaba Group（阿里巴巴集团通义实验室） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出SkillAudit框架，通过配对轨迹审计和过程对齐对比评估，无需真实反馈即可进化智能体技能，在89个任务中平均奖励达73.9%。

Comments 20 pages, 5 figures

Formalizing Numerical Analysis: An Agent Pipeline and Quality Audit Beyond Kernel Acceptance

数值分析的形式化：超越内核接受的智能体流水线与质量审计

Theodore Meek, Siyuan Ge, Di Qiu Xiang, Simon Chess, Vasily Ilin

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种编码智能体流水线，将数值分析教材形式化为Lean 4代码，并引入三维质量评估框架（语义正确性、Mathlib复用、跨文件复用），发现编译通过掩盖了不忠实的形式化模式。

ADORE: Iterative Query Expansion with Retrieval-Grounded Relevance Feedback

ADORE: 基于检索反馈的迭代查询扩展

Amin Bigdeli, Negar Arabzadeh, Radin Hamidi Rad, Sajad Ebrahimi, Charles L. A. Clarke, Ebrahim Bagheri

机构 * University of Waterloo（滑铁卢大学） ； Mila – Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） ； University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出ADORE框架，通过迭代生成伪段落、检索语料库并评估相关性，利用检索反馈指导查询扩展，显著提升检索性能。

An Agentic Retrieval Framework for Autonomous Context-Aware Data Quality Assessment

一种面向自主上下文感知数据质量评估的智能体检索框架

Hadi Fadlallah, Ibrahim Dhaini, Fatima Mubarak, Rima Kilany

机构 * University of Sciences and Arts in Lebanon（利比亚科学与艺术大学） ； Saint-Joseph University of Beirut（贝鲁特圣约瑟夫大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出一种智能体检索框架，通过多智能体工作流理解数据使用意图、推导上下文感知评估策略并生成可执行验证逻辑，引入可行性验证阶段确保可靠性，实验表明能自适应不同使用场景并减少不可执行规则。

Comments 26 pages, 18 figures, Submitted to the International Journal of Intelligent Information and Database Systems

Beyond Rubrics: Exploration-Guided Evaluation Skills for Reward Modeling

超越评分标准：面向奖励建模的探索引导评估技能

Xing Yue, Linjuan Wu, Daoxin Zhang, Yongliang Shen, Weiming Lu

机构 * Zhejiang University（浙江大学） ； Xiaohongshu Inc.（小红书公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出Eval-Skill方法，通过探索引导合成可复用的领域级评估技能，以替代每查询生成评分标准，在RewardBench 2上使Qwen3-8B和DeepSeek-V4-Flash分别提升13.44%和18.51%。

Comments 24 pages, 6 images

Multi-Field Hybrid Retrieval-Augmented Generation for Maritime Accident Root Cause Analysis

面向海事事故根因分析的多字段混合检索增强生成

Seongjin Kim, Sungil Kim

机构 * Department of Industrial Engineering, Ulsan National Institute of Science and Technology (UNIST)（蔚山国立科学技术院工业工程系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出多字段混合检索增强生成框架，利用结构化事故卡片和分层原因分类，通过字段感知的混合检索与融合排序，显著提升海事事故根因分析的检索和生成质量。

LEDGER: A Long-Context Benchmark of Corporate Annual Reports for Grounded Financial Retrieval and Extraction

LEDGER：基于公司年报的长上下文基准，用于基于事实的金融检索与提取

Charles Moslonka, Amaury de Vitry, Arthur Garnier, Hicham Randrianarivo, Emmanuel Malherbe

机构 * Artefact Research Center（Artefact 研究中心） ； MICS, CentraleSupélec, Université Paris-Saclay（巴黎萨克雷大学中央理工高等电力学院 MICS 实验室） ； Ardian 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出LEDGER基准，包含4,999份数字化公司年报，用于评估大语言模型在长上下文金融任务中的表现，涵盖KPI检索、单值查找和全量提取任务。

Comments 5 pages, 1 figure

SkillChain: Closing the Loop on Skill Evolution for Image-Based E-Commerce AI Assistants

SkillChain: 为基于图像的电商AI助手闭环技能演化

Yimin Hu, Mengtao Xu, Hao Guo, Yuheng Song, Xiaoyong Zhu, Bo Zheng

机构 * Alibaba Group（阿里巴巴集团） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出SkillChain框架，通过技能创建、路由优化和主体精炼三阶段自动化技能生命周期，解决电商图像助手多意图混淆问题，显著提升响应质量和用户参与度。

Iterating Toward Better Search: A Two-Agent Simulation Framework for Evaluating Agentic Search Architectures in E-Commerce

迭代优化搜索：面向电子商务中智能搜索架构评估的双智能体仿真框架

Jetlir Duraj, Jayanth Yetukuri, Shuang Zhou, Dhruv Varma, Rui Kong, Ishita Khan, Qunzhi Zhou

机构 * eBay Inc.（eBay公司） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 提出模块化双智能体仿真框架，通过固定买家智能体对比不同应答器设计，发现滚动窗口记忆在质量和速度上优于意图提取记忆，并基于失败分析将失败率降低62%。

DailyReport: An Open-ended Benchmark for Evaluating Search Agents on Daily Search Tasks

DailyReport: 一个用于评估搜索代理在日常搜索任务上的开放式基准

Jingxuan Han, Wei Liu, Mingyang Zhu, Youpeng Wang, Ziwen Wang, Lin Qiu, Xuezhi Cao, Xunliang Cai, Zheren Fu, Licheng Zhang, Zhendong Mao

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Meituan（美团） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DailyReport基准，包含150个开放式日常搜索任务和3546个级联评分标准，通过分解子任务和维度评估，揭示当前搜索代理系统仍未能满足用户期望。

GENIE: A Fine-Grained Measure for Novelty

GENIE：一种细粒度新颖性度量方法

Ramya Namuduri, Manya Wadhwa, Anshun Asher Zheng, Greg Durrett, Junyi Jessy Li

机构 * The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； New York University（纽约大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 提出GENIE指标，通过任务特定特征细粒度衡量模型生成内容的新颖性，克服整体指标无法捕捉高维新颖性的局限。

Agent-based models for the evolution of morphological alternation patterns

基于智能体的形态交替模式演化模型

Aravinth Kulanthaivelu, Richard Sproat

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 通过多智能体模拟，研究形态交替（如go/went）的涌现机制，发现无标度社交网络和随机采纳策略能产生更真实的形态模式。

Comments 51 + 37 pages. 31 Figures

Smarter Saboteurs, Better Fixers: Scaling & Security in Linear Multi-Agent Workflows

更聪明的破坏者，更好的修复者：线性多智能体工作流中的规模与安全性

Timothy McAllister, Sina Abdidizaji, Ivan Garibay, Ozlem Ozmen Garibay

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.LG

AI总结 研究模型规模对线性多智能体工作流安全性的影响，发现大模型更易执行恶意指令，但轻量级修复阶段可恢复性能，表明线性结构在适当校正下具有鲁棒性。

Comments 16 pages (4 are main text), 2 figures, 6 tables. Accepted to the AIWILD Workshop at ICML 2026

A Lightweight Multi-Agent Framework for Automated Concrete Barrier Design

一种用于自动混凝土护栏设计的轻量级多智能体框架

Wanting Wang, Xiye Ma, Yuyang He, Minghui Cheng, Ran Cao

机构 * College of Civil Engineering, Hunan University（湖南大学土木工程学院） ； Department of Civil and Architectural Engineering, University of Miami（迈阿密大学土木与建筑系） ； School of Architecture, University of Miami（迈阿密大学建筑学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出基于AutoGen的“生成-评估-优化”闭环多智能体框架，实现混凝土护栏自动设计，准确率超98%，且8B参数轻量模型可优于631B旗舰模型。

HKVM-RAG: Key-Value-Separated Hypergraph Evidence Organization for Multi-Hop RAG

HKVM-RAG：用于多跳RAG的键值分离超图证据组织

Mingyu Zhang, Ying Ma

机构 * Faculty of Computing, Harbin Institute of Technology（哈尔滨工业大学计算机学院） ； School of Computer and Information Engineering, Henan University（河南大学计算机与信息工程学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.CL

AI总结 提出HKVM-RAG，一种键值分离的证据组织层，通过超图键值检索改进多跳RAG的证据链暴露，在三个基准上提升F1分数。

Comments Submitted to ICDE 2027. 13 pages, 3 figures

Natural-Language Temporal Grounding in Hour-Long Videos is a Search Problem: A Benchmark and Empirical Decomposition

自然语言在小时级视频中的时间定位是一个搜索问题：基准与经验分解

Sukmin Seo, Geewook Kim

机构 * NAVER Cloud AI ； KAIST AI（韩国科学技术院人工智能系） 纠错

专题命中 评测与基准 ：LLM(abstract,abstract_cn)；分类 cs.AI

AI总结 针对小时级视频的自然语言时间定位，提出搜索是主要瓶颈而非识别，发布首个开放小时级定位基准ExtremeWhenBench，并通过检索-定位混合方法显著提升性能。

Comments 10 pages, 6 figures, Code and benchmark: https://github.com/naver-ai/ExtremeWhenBench

Skill-Augmented AI Agents for Medical Research Analysis: An Exploratory Multi-Model Human Evaluation in an NSCLC Transcriptomic Biomarker Task

面向医学研究分析的技能增强型AI代理：一项NSCLC转录组生物标志物任务中的探索性多模型人类评估

Qianyu Yao, Fei Sun, Bocheng Huang, Wei Chen, Jiarui Jiang, Shu Quan, Yifei Chen, Wenjie Xu, Bo li, Liping Su, Ruoqiong Wu, Huhai Hong, Huimei Wang

机构 * AIPOCH PTE. LTD. 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 本研究通过非小细胞肺癌免疫治疗生物标志物任务，评估技能增强型AI代理相比原生AI在转录组研究分析输出质量上的提升，发现质量信号方向性但未达统计显著性。

A PubMed-Scale Dataset of Structured Biomedical Abstracts

一个PubMed规模的生物医学结构化摘要数据集

Chia-Hsuan Chang, Haerin Song, Brian Ondov, Hua Xu

机构 * Department of Biomedical Informatics & Data Science, School of Medicine, Yale University（耶鲁大学生物医学信息学与数据科学系，医学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对PubMed中大量非结构化摘要阻碍下游文本处理的问题，构建了包含2320万条记录的结构化摘要语料库，其中590万条来自官方XML，1720万条通过大语言模型自动标注，统一为五段格式。

Comments Data and code for this work are available at https://doi.org/10.5281/zenodo.20336717 and https://github.com/BIDS-Xu-Lab/StructuredPubMed, respectively

Are We Evaluating Knowledge or Phrasing? Mitigating MCQA Sensitivity with ParaEval

我们是在评估知识还是措辞？使用ParaEval减轻MCQA敏感性

João Maria Janeiro, Mathurin Videau, Andrea Caciolai, Benjamin Piwowarski, Patrick Gallinari, Loic Barrault

机构 * FAIR at Meta（Meta FAIR） ； Sorbonne Université, CNRS, ISIR, F-75005 Paris, France（索邦大学，法国国家科学研究中心，智能系统与机器人研究所，法国巴黎） ； Criteo AI Lab, Paris, France（Criteo AI实验室，法国巴黎） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.CL

AI总结 针对多选题基准测试对答案措辞敏感的问题，提出ParaEval框架，通过对每个选项使用多种释义并选择最有利的评分，将虚假性能差距从2分以上降至1分以下，从而评估模型真实能力。

Improving Adversarial Transferability on Vision-Language Pre-training Models via Surrogate-Specific Bias Correction

通过代理特定偏差校正提高视觉-语言预训练模型上的对抗迁移性

Lijia Yu, Jiuxin Cao, Yuchen Qiang, Changhao Chen, Yifei Huang, Bo Liu

机构 * School of Cyber Science and Engineering, Southeast University（东南大学网络空间安全学院） ； Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室） ； School of Computer Science and Engineering, Southeast University（东南大学计算机科学与工程学院） 纠错

专题命中 评测与基准 ：large language model(abstract)；language model(abstract)；分类 cs.AI

AI总结 提出DeBias-Attack方法，通过梯度校正消除代理特定偏差，提高对抗样本在VLP模型间的迁移性，实验验证其在多种模型和任务上的有效性。

Comments 17 pages, 7 figures, 10 tables